基于小鼠全身數(shù)字體模的PET-MRI運動校正仿真研究*

徐 桓 胡紅波 耿慕峰 趙慶軍

正電子發(fā)射斷層攝影術(shù)(positron-emission tomography，PET)成像中，呼吸運動會導(dǎo)致胸腹部的大部分器官發(fā)生運動位移和形變，產(chǎn)生運動模糊，導(dǎo)致圖像的對比度降低，放射性活度濃度不準確而影響診斷結(jié)果，故臨床應(yīng)用中必須對PET進行呼吸運動校正。由于PET圖像本身的分辨率、信噪比等因素的限制，對PET進行運動校正一直是個難題。PET-MRI在PET呼吸運動校正中存在巨大潛力[1]。由于磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)和PET掃描速度的一致性，使得利用MRI進行基于空間和時間的PET圖像聯(lián)合配準變得可行，基于MRI進行PET運動校正，有助于提高PET的圖像質(zhì)量[2]?；诖?，本研究討論通過仿真研究PET-MRI的呼吸運動校正技術(shù)，分別利用GATE和MRiLab程序仿真平臺實現(xiàn)了PET和MRI部分的仿真，采用小鼠全身(mouse wholebody，MOBY)數(shù)字化仿組織體模建立小鼠的呼吸運動模型，然后利用基于重建變換平均(reconstruct transform average，RTA)的圖像配準技術(shù)和運動補償?shù)膱D像重建(motion-compensated image reconstruction，MCIR)技術(shù)兩種不同的重建算法實現(xiàn)了呼吸運動校正，并對結(jié)果進行分析[3-5]。

1 資料與方法

1.1 利用GATE實現(xiàn)MOBY數(shù)字體模呼吸運動PET仿真

利用GATE搭建小動物PET的仿真模型，采用圓柱狀PET掃描儀結(jié)構(gòu)-Cylindrical PET，LYSO晶體的幾何尺寸為(1.8×1.8×15)mm3，64個晶體以8×8矩陣式構(gòu)成一個模塊；由22個模塊圍繞成一個PET環(huán)，中心孔徑的直徑為88 mm；3個PET環(huán)沿軸向并列排布，軸向長度為48 mm。利用MOBY數(shù)字體模生成小鼠呼吸運動模型，并導(dǎo)入GATE程序中，仿真選取的區(qū)域是軀干部分。利用MOBY數(shù)字體模程序創(chuàng)建96個橫斷位切片，覆蓋小鼠呼吸運動模型的肺部和肝臟的軀干切片，圖像分辨率為128×128，體素尺寸為0.029 cm，將整個呼吸周期分為6個階段(phase)，腹膜的運動最大范圍設(shè)置為3 mm。仿真中主要分析呼吸運動的影響，為了簡化系統(tǒng)，未考慮心跳運動。分別在兩側(cè)肺中各生成了2個球形病灶，病灶在吸氣周期的開始時刻均位于相同的冠狀平面，在右肺下方的病灶直徑為3 mm，其他3個病灶直徑為2 mm。生成的呼吸模型活度分布如圖1所示。

圖1 MOBY小鼠模型的GATE仿真示圖

1.2 利用MRiLab實現(xiàn)MOBY數(shù)字體模MRI仿真

MRI仿真的基本過程是利用MOBY建立可用于MRI的數(shù)字化體模，引入肺部呼吸運動模型，將其導(dǎo)入MRiLab仿真系統(tǒng)中，實現(xiàn)T1和T2加權(quán)的四維MRI影像。為了實現(xiàn)MRI仿真，關(guān)鍵步驟是為MOBY的不同組織設(shè)置不同的磁共振特性。MRI的關(guān)鍵組織參數(shù)包括：T1弛豫時間、T2弛豫時間、T2*弛豫時間、質(zhì)子密度(proton density，PD)等組織特性?？梢酝ㄟ^MRI掃描實驗獲取上述組織特性，但需進行大量的試驗驗證。本研究主要參照文獻報道中的數(shù)據(jù)[6-7]對MOBY組織進行參數(shù)設(shè)置(見表1)。

不同磁場強度下，組織特性值會有差異，本研究設(shè)置的值為1.5T的參考值。將MRI中不同的組織特征參數(shù)分別保存為單獨的配置文件，然后通過MOBY程序生成相應(yīng)的數(shù)字化模型圖像，利用matlab將代表不同參數(shù)值的圖像合并，寫入文件頭并轉(zhuǎn)換為符合MRiLab程序要求的格式。在MRiLab程序中選擇成像區(qū)域，選擇自旋回波(spin echo，SE)和梯度回波(gradient echo，GE)序列進行MRI掃描，掃描參數(shù)設(shè)置為：掃描矩陣256×256，重復(fù)時間(repetition time，TR)500 ms，回波時間(echo time，TE)30 ms，視野(field of view，F(xiàn)OV)140 mm。如圖2所示。

1.3 呼吸運動特征提取和校正算法

最常用的減小呼吸運動影響的方法是利用呼吸同步采集，如門控(gating)。門控技術(shù)將呼吸周期分為數(shù)個不同時相，不同呼吸運動相位的采集數(shù)據(jù)分別存儲在單獨的時相里[2]。本研究實驗中不同時相的數(shù)據(jù)在MOBY體模中設(shè)置，然后利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法獲取運動特征，并應(yīng)用到PET運動校正中。運動特征提取技術(shù)也相應(yīng)分為基于X射線計算機斷層成像(computed tomography，CT)、基于MRI、基于PET本身以及聯(lián)合預(yù)測技術(shù)[8-9]。

表1 MRI成像中不同組織特性

圖2 利用MRiLab程序軟件進行仿真實驗MRI圖像

基于PET的技術(shù)直接從PET圖像獲取運動場，而由于PET圖像本身噪聲大，空間信息不足，可能導(dǎo)致得到的運動場不夠精確。可以由PET-CT得到運動場，但由于PET和CT掃描時間的巨大差異，得到的運動場可能由于患者在不同時間的呼吸運動差別而不同。隨著全身同機PET-MRI的出現(xiàn)，使得PET和MRI同時采集成為可能。由于MRI可以提供清晰的組織解剖結(jié)構(gòu)，因此可以得到更準確的運動場模型，同時，利用MRI進行運動校正還可以減少CT帶來的輻射劑量增加風險(如圖3所示)。

提取運動特征后，利用STIR實現(xiàn)RTA或運動補償?shù)腗CIR，對呼吸運動進行補償[10-13]。

圖3 基于MRI獲取運動場示圖

RTA首先利用有序子集期望最大化算法(ordered subsets expectation maximization，OSEM)對呼吸運動的每個時相進行單獨重建，然后通過運動校正算法，利用已知的運動場將不同時相轉(zhuǎn)化為參考位置的圖像并進行平均，得到運動校正的圖像，其算法為公式1和公式2：

MCIR方法利用全部時相的采集數(shù)據(jù)，直接將運動形變信息結(jié)合到重建算法中，即公式3：

式中Λv(s)為第s次迭代時得到的體素v的放射性活度分布矩陣；Sl為OSEM將投影空間分為L個子集，Sl對應(yīng)于投影空間中的第l個子集；Ybg為子集l和時相g情況下，測量得到的符合光子數(shù)矩陣；s為迭代次數(shù)，l=s除以L的余數(shù)；Pvb為系統(tǒng)投影矩陣；W和W-1：分別表示前向和反向運動向量，使得體素v’的活度值轉(zhuǎn)換到體素v；G為門控劃分的總時相數(shù)；Abg和Bbg分別表示每個時相的衰減系數(shù)和背景。

1.4 運動校正流程

(1)重建未經(jīng)運動校正的圖像。不考慮呼吸門控相位，將全部6個時相的正弦圖進行累加，重建后作為包含了呼吸運動的結(jié)果；重建結(jié)果中的病灶受呼吸運動影響而產(chǎn)生運動模糊。

(2)重建參考圖像。選定某一時像的單幀圖像作為參考圖像，參考圖像需要長時間采集，在GATE中將采集時間設(shè)置為1200 s，以便有一個噪聲水平較低的圖像，用于運動校正。

(3)重建運動校正后的PET圖像。進行運動校正重建的關(guān)鍵步驟是提取運動場，分別獲取了3種不同的運動場。①由MOBY程序生成真實的運動場，描述MOBY中每個體素在6個呼吸時相的真實運動，基于該運動場重建應(yīng)該會得到圖像質(zhì)量最好的結(jié)果；②分別從GATE程序中仿真得到的PET圖像和MRiLab得到的MRI圖像提取運動場，首先單獨重建每個呼吸時相的圖像，然后以呼吸周期中第4個時相為參考位置，利用Demons算法提取前向和反向的運動場用于重建，在實驗中PET圖像未進行衰減校正[14]；③利用RTA和MCIR算法分別進行OSEM重建。整個數(shù)據(jù)處理流程如圖4所示。

圖4 運動校正數(shù)據(jù)處理流程圖

2 結(jié)果與分析

2.1 參考圖像與運動模糊圖像對比

在參考圖像和運動模糊圖像的對比中，參考圖像中病灶清晰可見，4個病灶可以完全區(qū)分，而且形狀完好。由于參考圖像采集時間較長，噪聲水平低，因此未進行任何額外的濾波處理。而對于非門控重建得到的運動模糊圖像，病灶運動模糊明顯，發(fā)生了明顯形變，在冠狀面和矢狀面上，其輪廓明顯變成橢圓形，在冠狀面只能同時顯示2個病灶，這是由于運動位移所導(dǎo)致(如圖5所示)。

圖5 參考圖像和運動模糊圖像對比

2.2 不同運動場重建

(1)由真實運動場重建得到的圖像，由于計數(shù)率不同，相比參考圖像存在一定的對比度損失，但是該重建與參考圖像基本相當(如圖6所示)。

圖6 真實運動場重建圖像

(2)對于PET導(dǎo)出的運動場重建，當與參考和真實運動場重建結(jié)果相比時，在使用PET導(dǎo)出的運動場進行呼吸運動補償之后，所得圖像中存在明顯的模糊效應(yīng)。然而，對于未進行校正的圖像，無論是圖像質(zhì)量還是病灶定位精度，均有顯著改進，表明基于PET本身的運動校正重建也有明顯效果獲得的模擬結(jié)果(如圖7所示)。

圖7 PET運動場重建圖像

(3)由MRI導(dǎo)出的運動場進行呼吸校正重建后可以清楚地觀察到，這種方法比由PET校正的結(jié)果要更加清晰，病變清晰可辯，無明顯的運動模糊效果。對比真實運動場重建的結(jié)果，二者對比度分辨率無明顯差異。分析原因是因為MRI圖像對比PET圖像可以提供更精確的結(jié)構(gòu)和位置信息，從而實現(xiàn)更好的位置校正(如圖8所示)。

圖8 MRI運動場重建圖像

2.3 不同運動場重建方法比較

(1)對不同運動場的重建方法結(jié)果進行了均方根誤差(MSE)和相關(guān)系數(shù)(CC)分析，其結(jié)果表明，基于MRI的重建結(jié)果與基于真實運動場的結(jié)果差別并不明顯，且優(yōu)于基于PET本身的校正結(jié)果(見表2)[15]。

表2 不同運動場重建結(jié)果的比較

(2)對RTA和MCIR兩種不同的校正方法同樣進行了MSE和CC分析，其結(jié)果表明，RTA方法優(yōu)于MCIR方法。但通過4個不同病變的復(fù)原系數(shù)百分比進行分析，MCIR方法則明顯優(yōu)于RTA方法(見表3，如圖9所示)。

表3 不同重建方法結(jié)果的比較

圖9 不同病灶對比度復(fù)原百分比(CR)柱狀圖

3 結(jié)論

本研究搭建了小動物PET-MRI的仿真平臺，該仿真平臺能夠?qū)崿F(xiàn)對PET-MRI中常用的運動校正和衰減校正算法進行研究，并分別實現(xiàn)了RTA和MCIR兩種不同的運動校正技術(shù)；基于PET和MRI等不同運動場進行了呼吸運動校正實驗研究。通過對不同的校正結(jié)果進行對比分析表明，MCIR和RTA兩種不同的運動校正算法均能實現(xiàn)理想的運動校正結(jié)果，并證明了基于MRI圖像進行PET呼吸運動校正的可行性，且相比基于PET本身的校正方法具有一定優(yōu)勢。

仿真實驗與實際的臨床應(yīng)用仍有很大差距，臨床中往往伴隨不規(guī)則呼吸，以及心跳運動的影響，實驗中的方法并未考慮這些因素，因此本研究中的呼吸運動校正方法未來仍需進一步的驗證與改進。但結(jié)合門控技術(shù)，利用PET與MRI采集速度相當，能夠獲取一致性好的運動信息，同時利用MRI的分辨率高和對比度好的優(yōu)勢，實現(xiàn)可靠性較高的運動校正具有可行性。